一种基于GPU的并行时间序列挖掘方法

摘要

本发明公开了一种基于GPU的并行时间序列挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：扫描输入序列数据库中的记录到CPU的内存缓冲区中；计算长度为1的候选序列以及所述长度为1的候选序列的支持度；计算得到长度为1的频繁序列；计算候选序列信息矩阵和候选事件信息矩阵并拷贝到GPU的显存中，采用CUDA在所述GPU上并行计算长度为2的候选序列以及其支持度，并将结果保存在GPU的显存中；计算得到长度为2的频繁序列；根据输入序列数据库计算得到垂直格式数据库；将长度为1和长度为2的频繁序列和垂直格式数据库拷贝到GPU的显存中，在GPU中并行计算得到其余长度的频繁序列。本发明能够提高计算效率。

主权项

一种基于GPU的并行时间序列挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤101：扫描输入序列数据库中的记录到CPU的内存缓冲区中；步骤102：根据所述序列数据库中的记录，计算长度为1的候选序列以及所述长度为1的候选序列的支持度；步骤103：根据所述长度为1的候选序列的支持度，计算得到长度为1的频繁序列；步骤104：扫描所述输入序列数据库中的记录，计算候选序列信息矩阵和候选事件信息矩阵；步骤105：将所述候选序列信息矩阵和候选事件信息矩阵拷贝到GPU的显存中，采用计算统一设备架构在所述GPU上并行计算长度为2的候选序列以及所述长度为2的候选序列的支持度，并将结果保存在GPU的显存中；步骤106：将所述长度为2的候选序列和长度为2的候选序列的支持度拷贝到CPU的内存缓冲区中，计算得到长度为2的频繁序列；步骤107：根据所述输入序列数据库计算得到垂直格式数据库；步骤108：将所述长度为1的频繁序列、长度为2的频繁序列和所述垂直格式数据库拷贝到GPU的显存中，在GPU中并行计算得到其余长度的频繁序列。